线性回归

线性回归算法线性回归的核心假设：因变量与自变量之间存在线性关系，即通过线性组合拟合数据分布。当自变量只有1个时（记为xxx），因变量（记为yyy）的线性关系可表示为： y=wx+b+ε y = wx + b + \varepsilon y=wx+b+ε 其中：

Python机器学习---1.数据类型和算法：线性回归数据类型：如需分析数据，了解我们要处理的数据类型非常重要。我们可以将数据类型分为三种主要类别：数值（Numerical）：数据是数字，可以分为两种数值类别:

【机器学习07】激活函数精讲、Softmax多分类与优化器进阶视频链接吴恩达机器学习p57-69激活函数是神经网络的核心组成部分，它为模型引入了非线性表达能力，这是神经网络能够学习复杂模式的基础。

机器学习（2）线性回归和代价函数线性回归（Linear Regression）是一种典型的监督学习（Supervised Learning）方法。它通过给定带有正确答案（标签）的训练数据，学习输入特征与输出目标之间的线性关系。

【机器学习06】神经网络的实现、训练与向量化视频链接吴恩达机器学习p47-56在上一篇文章中，我们从理论上了解了神经网络的结构。现在，我们将进入激动人心的实践环节，学习如何使用目前业界最主流的深度学习框架之一——TensorFlow，来高效地构建、训练并使用一个神经网络。

【机器学习01】监督学习、无监督学习、线性回归、代价函数视频链接吴恩达机器学习p1-p9什么是监督学习（Supervised learning）呢？简单来说，监督学习就是我们给算法一个数据集，其中包含了“正确答案”。算法的任务就是学习输入与输出之间的映射关系，以便对新的、未知的数据进行预测。

【MATLAB例程】基于USBL和DVL的线性回归误差补偿，对USBL和DVL导航数据进行相互补偿，提高定位精度，附代码下载链接本文所展示的程序通过线性回归（Linear Regression）和基于方差的最优加权融合的方法，对水下常用的两种导航传感器——**超短基线定位系统（USBL）和多普勒计程仪（DVL）**的测量数据进行相互补偿和优化，以提高水下定位的精度。

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神经网络实验3-线性回归

ML4T - 第7章第8节利用LR预测股票价格走势Predicting stock price moves with Logistic Regression目录一、Load Data 加载数据二、Define cross-validation parameters 定义交叉验证参数

【手撕机器学习 04】手撕线性回归：从“蒙眼下山”彻底理解梯度下降摘要：理论的终点是代码。本文将带你手撕第一个、也是最重要的机器学习算法——线性回归。我们将从“蒙眼下山”的生动比喻和可交互的流程图出发，让你彻底理解驱动现代AI的优化神器——梯度下降法的原理。然后，再用纯NumPy代码一步步实现它，并用动画展示模型“学习”的全过程。

random.shuffle()函数随机打乱数据之前学习了一些random系列的简单用法，比如random.gauss()函数和numpy.random.normal()函数生成正态分布随机数，这些数据都是随机生成的，有时候，如果数据本身有规律，我们想让它们被随机读取，这时候就会用到random.shuffle()函数。

机器学习：线性回归线性回归是一种强大但有限制性的算法。当特征与整体的目标值呈现较强的线性关系时，可以使用线性回归进行拟合。但是需要说明，线性回归中，“线性”指的是参数是线性的，不是特征必须是线性的。例如： y = w 1 x 1 + w 2 x 2 + b ( 1 ) y=w_1x_1+w_2x_2+b\quad \quad\quad\quad\quad\quad(1) y=w1x1+w2x2+b(1) y = w 1 w 2 x 1 + w 3 x 2 + b ( 2 ) y=w_1w_2x_1+w_3x_2+b\qua

ML4T - 第7章第7节逻辑回归拟合宏观数据Logistic Regression with Macro Data目录一、Load Data 加载数据1.数据解释2.代码二、Data Prep 数据处理三、Fit Model 拟合模型

ML4T - 第7章第5节用线性回归预测股票回报Prediction stock returns with linear regression目录一、Load Data 加载数据二、Custom MultipleTimeSeriesCV 自定义时间序列交叉验证

ML4T - 第7章第4节线性回归统计 Linear Regression for Statistics目录一、Load Data 加载数据二、Explore Data 探索数据三、OLS analysis 普通最小二乘分析

pytorch基本运算-torch.normal()函数输出多维数据时，如何绘制正态分布函数图前序学习进程中，已经对使用PyTorch模块的normal()函数绘制正态分布函数图进行了初步探索。但很显然，这里的探索只是让torch.normal()函数生成了满足正态分布的一维数据。但实际上torch.normal()函数可以生成多维度的正态分布随机数，此时应该如何绘制随机数分布图，这就是本次学习的目标。

星川皆无恙

电商机器学习线性回归：基于 Python 电商数据爬虫可视化分析预测系统在电子商务蓬勃发展的数字化时代，电商平台积累了海量商品与用户行为数据，但传统营销策略难以满足消费者个性化需求。本项目设计实现了一套基于 Python 的电商爬虫可视化分析预测系统，通过Django+Vue 前后端分离架构，整合数据采集、可视化分析、机器学习预测及数据管理等核心能力。系统依托淘宝爬虫获取实时商品数据，借助 Echarts 等工具实现数据直观呈现，通过线性回归算法预测用户购买行为，最终为电商企业提供精准营销决策支持与个性化服务方案，助力提升用户体验与销售增长。

憨憨爱编程

机器学习-单因子线性回归回归分析：根据数据，确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。python实现：generated_data.csv文件内容展示：

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机器学习-多因子线性回归以Income、House age、Numbers Of Rooms、Population、Area为输入变量，建立多因子模型，预测合理房价price，评估模型表现。